參賽序號：5-11
海報主題
大型語言模型能否模擬人類行為偏誤？—以最後通牒遊戲探討 LLMs 的決策模式 台
系級
經濟學系
指導老師及參賽學生
指導老師：林常青
參賽學生：張一安
構想說明
本研究旨在探索大型語言模型（Large Language Models, LLMs）在最後通牒遊戲（Ultimatum Game, UG）中，如何展現出類似人類的非理性決策行為。作為一項昂貴人類實驗的前導研究（pilot study），本研究建構一個雙代理互動架構，讓LLM分別扮演提議者與回應者，進行多輪自動化賽局，並透過個人化提示語（persona prompts）模擬真實受試者在公平性判斷下的決策模式。 初步結果顯示，LLMs 在提案階段傾向公平分配，顯示其可能已從語料中習得「公平」作為一種社會規範。回應階段中，LLM的接受率在一般條件下與人類相近，但在面對極端不公平提案時，較少展現出人類常見的懲罰性拒絕行為。 本研究亦將應用 Cramer’s V 等統計指標，量化 LLMs 生成的行為資料與人類基準數據之間的結構相似度，並以 Eckel et al.（2002）所記錄之性別與社會偏好等人口特徵為比較基準，評估模型對群體行為差異的模擬能力。整體而言，本研究提供了一種成本效益高的社會科學模擬方案，並為未來擴大進行人機行為對比研究奠定基礎。
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